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PNN
- 概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出,是径向基网络的一个分支,属于前馈网络的一种。它具有如下优点:学习过程简单、训练速度快;分类更准确,容错性好等。从本质上说,它属于一种有监督的网络分类器,基于贝叶斯最小风险准则。(The rate neural network, first proposed in 1989, is a branch of the RBF network and is one of the fe
SVM_Demo
- 人工智能神经网络深度学习算法;SVM神经网络算法,用软件可靠性的失效数据预测分析;(SVMNu not including two adjacent 1 non-empty string} and prove your conclusion. Four: (20 points) A single accumulator computer and the assembly language contains the usual assembly instructions LOAD, STORE,
《基于Matlab的地理数据分析》光盘数据
- 进行地理数据处理的matlab程序:一元线性回归;谱分析;小波分析;人工神经网络等。(Geographic data analysis based on Matlab)
源程序Maltab在数学建模中的应用卓金武等
- 上篇介绍数学建模中常规方法的matlab实现,包括matlab交互、数据建模、程序绘图、灰色预测、规划模型等方法;还介绍了各种高级方法的matlab实现,包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、人工神经网络、小波分析、动态仿真、数值模拟等。下篇以真实的数学建模赛题为案例,介绍了如何用matlab求解实际的数学建模问题,给出了详细的建模过程和程序(The introduction of conventional methods of mathematical modeling in matlab
matlab数字图像处理与识别
- 将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来,内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面,包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取的相关内容;同时对于机器视觉进行了前导性的探究,重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM),并在人脸识别这样的热点问题中结束《精通Matlab数字图像处理与识别》。(Combining theoretical knowledge, scientific re
matconvnet-manual
- 图像深度学习英文资料;卷积神经网络的MATLAB(Image depth learning English materials;Convolutional Neural Networks for MATLAB)
DBN
- 深度信念网络,神经网络的一种。既可以用于非监督学习,类似于一个自编码机;也可以用于监督学习,作为分类器来使用。(Deep belief network, a kind of neural network. It can be used for unsupervised learning, similar to a self-coding machine, or supervised learning, as a classifier.)
第一次作业_基于分类算法的雷达状态识别
- 第一次作业_基于分类算法的雷达状态识别 对于本数据集中的雷达状态识别,数据降维前使用朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络的分类算法对于识别的准确率无太大影响;数据降维后使用神经网络算法最优,支持向量机算法其次,朴素贝叶斯算法较差。此外,训练样本越多,分类准确率有小幅度提高。(First Operation Radar State Recognition Based on Classification Algorithms For radar state recognition
股票预测
- 采用三层BP神经网络结构,输入层神经元数为5,隐含层神经元数为3,输出层神经元数为1,使用MATLAB编写。 将所给数据按14:1分为训练样本集,和测试样本集,经测试及分析,预测误差为0.1700,误差较小。 网络训练好后,输入前一天的6组数据,即:最高价、最低价、开盘价、收盘价、成交量,就能自动预测出后一天的收盘价。(The structure of three-layer BP neural network is adopted. The number of neurons in the i
CNN
- 卷积神经网络分类 调制信号识别 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant classification),因此也被称